无源域自适应眼底图像分割方法和设备

本发明涉及计算机图像处理领域，具体涉及无源域自适应眼底图像分割方法和设备。通过无源域自适应眼底图像分割模型训练方法得到新的眼底图像分割模型，即一种级联网络引导的类平衡多原型辅助学习的无源域自适应框架，该框架由伪标签生成阶段和模型适应阶段组成。在伪标签生成阶段，采用级联转换‑分割网络模块，利用转化网络从原始目标域预测中生成各种目标类图像；通过迭代转换和分割网络学习，最终的分割结果被视为可靠的伪标签。在模型适应阶段，利用生成的可靠伪标签来指导类平衡多原型辅助学习网络模块，将记忆网络和多原型机制相结合，综合利用来自源域的伪标签信息和来自目标域的特征信息。